Wie Datenkultur Leben rettet

Viele Unternehmen streben nach einer "guten" Datenkultur, um Daten und KI erfolgreich einzusetzen. Das gewünschte Zielbild wird meist so beschrieben:

1. Mitarbeitende kennen die Potenziale und Grenzen von Daten, Analytics und KI
2. Sie beherrschen den Umgang mit Daten, teilen diese und die daraus gewonnenen Erkenntnisse
3. Führungskräfte fordern und fördern den Einsatz von Daten

Eine solche Kultur kann man sich zwar wünschen, aber nicht verordnen. Wenn Datenkultur also nicht direkt gestaltet werden kann, worin liegt dann die Aufgabe von Führungskräften?

Der Schlüssel ist Datenkultur als Seismograf zu nutzen, der aufzeigt, wo es bei der Wertschöpfung mit Daten hakt, und der hilft nicht die Symptome zu bekämpfen, sondern die Ursachen für beobachtetes Verhalten von Mitarbeitenden offenzulegen.

Einmal identifiziert, kann man dann Interventionen gestalten, die versuchen die identifizierten kulturellen Hürden auszutricksen. Wenn diese Interventionen greifen, entwickelt sich die Datenkultur weiter. Wohin genau, lässt sich im Vorfeld jedoch nicht festlegen.

Damit Interventionen Wirkung zeigen, müssen sie zur aktuellen Kultur passen – sie müssen anschlussfähig sein. Solche Mikro-Interventionen können ganz unterschiedlich aussehen: von Anpassungen struktureller Rahmenbedingungen wie Zielsystemen bis hin zur Einführung neuer Data-Governance-Regeln.

Ein Beispiel aus unserem Artikel (Link im Kommentar): Ein Krankenhaus wollte medizinische Fehler reduzieren und setzte dafür ein Melde- und Lernsystem (CIRS) für sogenannten kritische Ereignissen und Beinahe-Schäden ein. Doch das System wurde kaum genutzt (Symptom). Appelle an die Belegschaft blieben wirkungslos.

Eine Datenkulturanalyse deckte die Ursachen auf: Angst vor Schuldzuweisungen und Zielvorgaben, die auf Behandlungsgeschwindigkeit setzten und keine Zeit für Dokumentation ließen.

Die Interventionen zielten darauf ab den Kontext zu verändern: Eine klare Data Governance garantierte Anonymität bei der Eingabe. Gleichzeitig wurden Zielvorgaben angepasst, um Zeit für Dokumentation zu schaffen.

Die Folge: Kritische Ereignisse wurden dokumentiert und ausgewertet. Neue Maßnahmen konnten basierend auf den Erkenntnissen abgeleitet werden.

Das Ergebnis: Die Fehlerquote sank und fatale Fehler konnten vermieden werden. Eine neue Kultur der Sicherheit und des organisationalen Lernens basierend auf Daten und Analysen entstand – als Folge der geänderten Bedingungen.

Rettet Eure Datenkultur Leben, oder sorgt sie lediglich für Frust und Beschäftigung?